注：本文内容来自于对DataWhale的开源学习项目——免费GPU线上跑AI项目实践的学习，参见：Docs，引用了多处DataWhale给出的教程。1.创建项目1）进入趋动云用户工作台，在当前空间处选择注册时系统自动生成的空间（其他空间无免费算力）；2）点击快速创建，选择创建项目，创建新项目；3）填写项目名称及项目描述；镜像和数据集选择如下；4）点击确定，其余无需填写，右下角创建，系统弹出上传代码的提示，单击暂不上传，项目创建成功。如下图示：2.初始化开发环境实例找到最右侧开发--> 初始化开发环境实例 按照下图进行选择运行初始化中，约5~10分钟，当右侧的网页终端和JupyterLab不再是
前言最近还在和npgsql与EFCore斗争，由于EFCore暂时还不支持AOT，因此在AOT应用程序中使用EFCore时，会提示问题：听这个意思，似乎使用CompiledModel可以解决问题，于是就又研究了一下EFCore的这个功能。在EFCore中，模型根据实体类和配置构建，默认情况下，每次创建一个新的DbContext实例时，EFCore都会构建模型。对于需要频繁创建DbContext实例的应用程序，这可能会导致性能问题。EntityFrameworkCore（EFCore）的预编译模型（CompiledModel）对应提供了一种优化，在EFCore6preview5中首次增加了这个功
本文参考：StableDiffusionXL1.0正式发布了，赶紧来尝鲜吧-云海天教程StableDiffision最新模型SDXL1.0使用全教程-知乎1、SDXL与SD的区别（1）分辨率得到了提升原先使用SD生成图片，一般都是生成512*512（模型就是基于这个分辨率进行训练的）的图然后再进行放大，以达到高清出图的效果。这次SDXL1.0直接使用1024*1024的图片训练底模（2）SDXL1.0由base模型和refiner模型共同组成SDXL由文生图的base模型和图生图进行优化放大的refiner模型组成，所以生图过程中会先运行基础模型，然后再运行细化模型。基础模型设置全局组成，而细
目录StableDiffusion基本使用方法学术加速测试配置中文插件Prompt与Negativeprompt采样器说明人像生成水光效果微调的使用图像生成种子/seed使用附加/Extra微调实例测试图生图微调编辑使用蒙版微调 StableDiffusion基本使用方法环境配置：Ubuntu20.04,Python3.10,StableDiffusionv1-5,CUDA11.7,cuDNN8,Pytorch2,JupyterLabStableDiffusion是一款AIGC图片生成模型。该环境已预装webui及JupyterLab，支持可视化文件管理及环境调优。学术加速测试现在已经加了
首先，我知道ModelViewPresenter有不同的实现方式，在我看来，只要您明确定义了抽象层并履行指定的职责，那么您如何实现此模式就有待解释。我已经在很多只有一个Activity的应用程序中实现了这种模式。我现在开始了一个新项目，它有多个Activity并附加了Fragments，包括嵌套fragment(ViewPager)。我现在正在尝试将MVP转化为这个项目，但我遇到了概念障碍，想要一些指导和见解。到目前为止，我已经创建了上述结构并开始与View&Presenter建立1:1的关系(无论是Activity还是Fragment)。我觉得这没问题，但是，例如，如果我从Activ
1girl,partedlips,blush,makeup,lightsmile,schooluniform,classroom,lightrays,glow,thighs,collarbone,narrowwaist,(masterpiece),wallpaper 1个女孩，双唇，腮红，化妆，浅笑，校服，教室，光线，发光，大腿，锁骨，细腰，（杰作），壁纸模型：https://civitai.com/models/7240/meinamix参考链接：https://chat.xutongbao.top/
目前业界主流的sd训练基本都是基于diffusers和ldm的，这是huggingface的训练库，后者是stabilityai在compvis等机构的基础上完善的，我目前工作上推理一般采用webui架构，训练采用diffusers，因此需要把webui的ckpt或者safetensors转成huggingface形式，在基于diffusers的lora训练，很多都是基于kohya_ss的，一般就是添加一些新的lora方法，另一种就是基于kohya_ss封装套个壳，方便训练。目前主流看来，还是关注diffusers官方的训练脚本，整个流程比较简洁，对比其他三方的脚本。safetensors版本
强烈推荐先看本人的这篇StableDiffusion1.5网络结构-超详细原创-CSDN博客1Unet1.1详细整体结构1.2缩小版整体结构以生成图像1024x1024为例，与SD1.5的3个CrossAttnDownBlock2D和CrossAttnUpBlock2D相比，SDXL只有2个，但SDXL的CrossAttnDownBlock2D模块有了更多的Transformer模块，且只进行了两次下采样，具体的往下看1.2.1 DownBlock2D1.2.1.1ResBolck2D和SD1.5不一样的是，多了time_id这个输入，表示origin_size,target_size,以及裁
推荐阅读列表： 扩散模型实战（一）：基本原理介绍扩散模型实战（二）：扩散模型的发展扩散模型实战（三）：扩散模型的应用扩散模型实战（四）：从零构建扩散模型扩散模型实战（五）：采样过程扩散模型实战（六）：DiffusersDDPM初探扩散模型实战（七）：Diffusers蝴蝶图像生成实战扩散模型实战（八）：微调扩散模型扩散模型实战（九）：使用CLIP模型引导和控制扩散模型扩散模型实战（十）：StableDiffusion文本条件生成图像大模型 在扩散模型实战（十）：StableDiffusion文本条件生成图像大模型中介绍了如何使用StableDiffusionPipeline控制图片生成
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Developing-extensionshttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Developing-extensionshttps://github.com/udon-universe/stable-diffusion-webui-extension-templateshttps://github.com/udon-universe/stable-diffusion-webui-exten
